• 学术搜索
  • 科研智能体
    • Research Labs
    • AI 阅读
    • AI 文库
    • 深度研究
    • 学者亮点
  • 学术资源
    • AI2000
    • 期刊/会议
    • 学者库
    • 学术API
    • 溯源树
    • 数据集
  • 知识沉淀
    • 学术空间
订阅小程序
旧版功能
aminer vip
开通会员低至0.73元/天
一次搞定AI科研
立即登录
  • English
  • 联系方式
    K

    Kharkiv National University of Internal Affairs

    院校
    2,794论文总数
    2,705引用总数

    论文量&引用量时间轴

    机构学者

    排序
    Serhii Vladov
    Serhii Vladov
    Department of Aircraft Maintenance, Kremenchuk Flight College of Kharkiv National University of Internal Affairs, Kremenchuk, Ukraine
    论文:35引用:0H-index:0
    Володимир Греченко
    Володимир Греченко
    Харківський національний університет внутрішніх справ
    论文:34引用:0H-index:0
    Ivan Okhrimenko
    Ivan Okhrimenko
    Dept Legal Psychol, Natl Acad Internal Affairs
    论文:30引用:0H-index:0
    Victoria Vysotska
    Victoria Vysotska
    Lviv Polytechnic National University
    论文:29引用:0H-index:0
    Dmytro Shvets
    Dmytro Shvets
    Kharkiv Natl Univ Internal Affairs
    论文:18引用:0H-index:0
    Olena Yevdokimova
    Olena Yevdokimova
    Kharkiv National University of Internal Affairs
    论文:17引用:0H-index:0
    Valerii Sokurenko
    Valerii Sokurenko
    Kharkiv Natl Univ Internal Affairs
    论文:17引用:0H-index:0
    Oleksandr Muzychuk
    Oleksandr Muzychuk
    University of Kharkiv
    论文:16引用:0H-index:0
    Oksana Brusakova
    Oksana Brusakova
    Kharkiv Natl Univ Internal Affairs
    论文:15引用:0H-index:0

    论文(2794)

    年份
    起
    –
    止
    排序
    1Neural Network Method for Detecting Low-Intensity DDoS Attacks with Stochastic Fragmentation and Its Adaptation to Law Enforcement Activities in the Cyber Protection of Critical Infrastructure Facilities
    Serhii Vladov,Victoria Vysotska,Lukasz Scislo, Rafal Dymczyk, Oleksandr Posashkov, Mariia Nazarkevych, Oleksandr Yunin, Liliia Bobrishova, Yevheniia Pylypenko

    This article develops a method for the early detection of low-intensity DDoS attacks based on a three-factor vector metric and implements an applied hybrid neural network traffic analysis system that combines preprocessing stages, competitive pretraining (SOM), a radial basis layer, and an associative Grossberg output, followed by gradient optimisation. The initial tools used are statistical online estimates (moving or EWMA estimates), CUSUM-like statistics for identifying small stable shifts, and deterministic signature filters. An algorithm has been developed that aggregates the components of fragmentation, reception intensity, and service availability into a single index. Key features include the physically interpretable features, a hybrid neural network architecture with associative stability and low computational complexity, and built-in mechanisms for adaptive threshold calibration and online training. An experimental evaluation of the developed method using real telemetry data demonstrated high recognition performance of the proposed approach (accuracy is 0.945, AUC is 0.965, F1 is 0.945, localisation accuracy is 0.895, with an average detection latency of 55 ms), with these results outperforming the compared CNN-LSTM and Transformer solutions. The scientific contribution of this study lies in the development of a robust, computationally efficient, and application-oriented solution for detecting low-intensity attacks with the ability to integrate into edge and SOC systems. Practical recommendations for reducing false positives and further improvements through low-training methods and hardware acceleration are also proposed.

    2026COMPUTERS(2026)引用:1
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    2Поняття Та Види Ухвал Суду Першої Інстанції В Цивільних Справах
    O. V. Moroz

    У статті досліджено поняття та види ухвал суду першої інстанції в цивільних справах. Вказується, що оскільки правомірність рішення суду безпосередньо залежить від коректності розв’язання проміжних питань, законність кожної окремої ухвали є запорукою обґрунтованості ухваленого судом рішення. Автор зазначає, що постановлення ухвал можливе на будь-якій стадії цивільного судочинства у суді першої інстанції. Вказується, що ухвали є процесуальною формою реалізації розпорядчих повноважень суду. Вони приймаються для вирішення окремих процедурних питань, що виникають під час розгляду справи або на стадії виконання судового рішення. Автор зазначає, що ухвали виконують передусім організаційну функцію, забезпечуючи динаміку процесу – від його ініціювання до логічного завершення. Детально аналізується поняття судових ухвал. У статті вказується, що для набуття статусу акту правосуддя судова ухвала має відповідати сукупності обов’язкових умов: 1) ухвала повинна бути постановлена належним суб’єктом – судом; 2) закон має передбачати постанову відповідної ухвали; 3) ухвала має бути виражена у встановленій законом процесуальній формі та містити усі необхідні реквізити, передбачені ЦПК України; 4) постановленню ухвали має передувати чітко визначена процедура встановлення саме таких обставин, з якими закон пов’язує можливість постановлення відповідної ухвали. Зазначається, що правова природа судової ухвали розкривається через її триєдину сутність: 1) вона виступає як оперативно-розпорядчий процесуальний акт, що фіксує кожну процесуальну дію суду під час розгляду справи; 2) ухвала є актом правосуддя, оскільки вона розв’язує конкретні процедурні питання; 3) вона виконує правотрансформаційну роль, та виступає актом, що створює, змінює та припиняє процесуальні правовідносини між учасниками справи. Автор детально аналізує класифікації ухвал за формою (порядком постановлення) та змістовим наповненням. Також автор аналізує окремі ухвали. Вказується, що аналіз видів судових ухвал дозволяє диференціювати їх на обов’язкові (необхідні для кожної справи) та факультативні (постановлення яких зумовлене конкретними обставинами чи клопотаннями учасників).

    2026Аналітично-порівняльне правознавство(2026)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    3Dynamics of Cadets' Morphofunctional Development in the Process of Their Academic Training for Law Enforcement Activities.
    Zoriana R Kisil, Natalia E Miloradova, Halyna V Katolyk, Volodymyr P Ostapovich, Sergii M Myronets, Ihor Y Hnyp, Ivan M Okhrimenko

    OBJECTIVE:Aim: To study the dynamics of morphofunctional development indicators in female cadets - future law enforcement officers - in the process of engaging in various types of motor activity during their academic training. PATIENTS AND METHODS:Materials and Methods: The research involved 56 female cadets in their first to third training years. Two groups of female cadets were formed: an experimental group (EG, n = 27), whose members attended the university's CrossFit sports club, and a control group (CG, n = 29), whose members did not engage in additional sports activities, but only participated in the traditional program during their sporting and mass-participation activities (SMPAs). Research methods: theoretical methods, biomedical methods, statistical methods. RESULTS:Results: It was found that in female cadets who practiced CrossFit, all the parameters studied were significantly (p ≤ 0.05-0.001) better at the end of the research than in female cadets who practiced using the traditional SMPAs method by the BMI - 1.07 kg/m2, the SI - 4.36 %, the VI - 4.14 ml/kg, the RI - 2.99 c. u., HRRI - 7.4 s, HSTI - 6.8 c. u., PWC - 103.1 kgm/min, BF - by 0.4 %, and SHL - by 3.16 points. The analysis of the dynamics of the studied indicators during the academic training period showed that in the EG, unlike the CG, all studied indicators have a stable tendency to improve. CONCLUSION:Conclusions: The data we obtained indicate that CrossFit training sessions effectively contribute to the improvement of the morphofunctional development of female cadets during their academic training for future law enforcement activities.

    2026Wiadomosci lekarskie (Warsaw, Poland 1960)(2026)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    4Crime and Counteraction to It in Wartime and in the Postwar Perspective: an Interdisciplinary Panorama
    Valerii Sokurenko

    The collection presents abstracts of scientific reports by more than 200 scientists and scientific and pedagogical workers of higher education institutions, research institutions, law enforcement officers, as well as higher education students who are actively engaged in scientific research in the following areas: criminal and legal means of combating crime in wartime; criminological support for combating crime in wartime; criminal justice in wartime; modern problems of criminology and trends in the development of forensic activities in wartime; transitional justice from the perspective of sectoral legal and interdisciplinary studies.

    2026
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    5Трансформація Криміналістичної Характеристики Умисних Вбивств, Поєднаних Із Зґвалтуванням Або Сексуальним Насильством, В Умовах Воєнного Стану
    Yana Solod

    У статті розглянуто криміналістичну характеристику умисних вбивств, поєднаних із зґвалтуванням або сексуальним насильством, в умовах дії правового режиму воєнного стану. Обґрунтовано, що воєнний стан істотно впливає на елементи криміналістичної характеристики, у зв’язку із чим трансформуються їхні закономірні зв’язки. Акцентовано увагу на підвищеному рівні латентності такого виду кримінального правопорушення, що зумовлено, зокрема, обмеженим доступом до тимчасово окупованих і неконтрольованих територій. Здійснено детальний аналіз особистісних рис вбивці-ґвалтівника, який має низку специфічних характеристик, що відрізняють його від суб’єктів традиційних правопорушень. Обґрунтовано доцільність комплексного дослідження місця, обстановки та умов вчинення злочину як важливих елементів для розробки дієвої методики розслідування. Наголошено на необхідності подальшого наукового дослідження криміналістичної характеристики з метою поглиблення розуміння усієї тяжкості злочину та підвищення ефективності протидії їм.

    2026Архів кримінології та судових наук(2026)
    引用
    AI阅读
    加入学术空间
    立即登录,查看全部 2794 篇论文

    合作机构(100)

    Yaroslav Mudryi National Law University合作论文 76
    National Academy of Internal Affairs合作论文 60
    哈尔科夫大学合作论文 50
    基辅塔拉斯·舍甫琴科国立大学合作论文 36
    Dnipropetrovsk State University of Internal Affairs合作论文 36
    Odessa State University of Internal Affairs合作论文 32
    Sumy State University合作论文 25
    Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics合作论文 23
    Kharkiv Polytechnic Institute合作论文 22
    Kharkiv National University of Radio Electronics合作论文 18

    机构统计